铁路护栏是列车高速安全运行免受异物入侵的必要保障，其图像精确提取是铁路基础设施自动化检测的关键步骤。针对铁路护栏因背景干扰因素多而难以准确提取其图像的问题，提出一种融合多特征和二维最大熵的铁路护栏网格图像提取算法。

算法采用双边滤波降噪和伽马变换增强铁路护栏网格图像。接着，在提取护栏网格的线性特征、方差特征和矩特征后进行二维最大熵初分割。二维最大熵是一种广泛应用于图像分割的技术，其原理和应用在许多研究中都有详细探讨，例如可以参考《二维最大熵图像分割》和《二维最大熵原理的图像阈值分割算法》。

根据三类特征图的初分割结果进行加权融合与连通域去噪。这种方法通过结合多种特征进行图像的精细化处理，有效提高了护栏网格图像的提取精度，增强了算法的鲁棒性。关于二维最大熵与交叉熵结合在图像分割中的应用，还可以参考《二维最大熵与交叉熵结合》的详细讨论。